Yazar "Aksoy, Mustafa" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 2 / 2
  • Küçük Resim
    Öğe
    Derin öğrenme teknikleri ile nanomalzeme katkılı nematik sıvı kristal yapıların elektro-optik özelliklerinin tahminlenmesi
    (İzmir Bakırçay Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2023) Aksoy, Mustafa; Önsal, Gülnur; Uğurlu, Onur
    Sıvı kristaller, dielektrik ve elektro-optik özelliklerinden dolayı bilim ve teknolojide kapsamlı bir şekilde araştırılmaktadır. Özelliklerini geliştirmek için sıvı kristaller, metaller, metal oksit bileşikler, yarı iletken kuantum noktaları, ftalosiyanin, karbon nanotüpler, polimerler ve boyalar gibi farklı nanoparçacıklar ile katkılanmaktadır. Sıvı kristaller için önemli bir parametre olan eşik voltajı (V_th) sıvı kristal moleküllerinin yönlenmesi için gerekli olan minimum voltaj değeri olarak tanımlanır. Düşük eşik voltajı görüntü teknolojisinde önemli bir avantajdır ve elektro-optik cihaz devresinin basitleşmesini sağlamaktadır. Ayrıca düşük eşik voltajı elektro-optik cihazlar için gerekli olan güç tüketimini azaltmakta ve böylece pil ömrünü de artırmaktadır. Bu tez çalışmasında, farklı konsantrasyonlarda Çinko Oksit (ZnO) içeren 5CB (4-pentyl-4′-cyanobiphenyl) nematik sıvı kristal yapıların, elektro-optik özellikleri incelenmiş, elde edilen veriler ışığında derin öğrenme ve makine öğrenmesi algoritmaları yardımı ile elektro-optik özelliklerin tahminlenmesi amaçlanmıştır. Algoritma modelinden elde edilen tahmin sonuçları, daha sonra deneysel olarak oluşturulan kompozit yapının gerçek değerleri ile karşılaştırılarak algoritmaların tahmin başarı oranları incelenmiştir. Bu amaçla ZnO nano malzeme, 5CB nematik sıvı kristale ağırlıkça %0,5, %1, %2, %3, %4, %5 ve %10 oranlarında katkılanarak yeni kompozit yapılar oluşturulmuştur. Hazırlanan numunelerin elektro-optik özellikleri elektro-optik geçirgenlik düzeneği kullanılarak ölçülmüştür. Kompozit yapıların elektro-optik özelliklerinin tahmini için derin öğrenme ve makine öğrenmesi algoritmaları kullanılmıştır. Bu kapsamda, deneyi yapılmayan bir konsantrasyon oranında ZnO katkılı sıvı kristal kompozit yapının elektro-optik özellikleri, deneysel veri seti üzerinde %91 doğruluk oranına sahip olan ekstra ağaçlar algoritması kullanılarak tahmin edilmiştir. %0,3 ZnO katkılı 5CB sıvı kristal kompozit yapının elektro-optik özellikleri, oluşturulan model ile tahmin edilmiş ve bu konsantrasyon oranında yeni kompozit malzeme deneysel olarak oluşturularak elektro-optik ölçümleri yapılmıştır. Model tarafından tahmin edilen değerlerin, gerçek ölçüm sonuçları ile uyumlu olduğu görülmüştür. Anahtar Sözcükler: Nematik sıvı kristal; derin öğrenme, yapay zekâ; makine öğrenmesi, eşik voltaj.
  • [ X ]
    Öğe
    Ni(II)Pc ve CdSeS/ZnS Kuantum Nokta Katkılı Sıvı Kristal Yapıların Dielektrik Sabitinin Makine Öğrenmesi Algoritmaları ile Tahminlenmesi
    (2023) Aksoy, Mustafa; Önsal, Gülnur; Ugurlu, Onur
    Bu çalışmada, Ni(II)Pc (nikel(II)ftalosiyanin) ve CdSeS/ZnS (cadmium selenide sulfide/zinc sulfide) kuantum nokta katkılı 5CB (4-pentyl-4′-cyanobiphenyl) nematik sıvı kristal kompozit yapıların dielektrik özellikleri ile birlikte bu özelliklerin makine öğrenmesi algoritmaları ile tahminlenmesi rapor edilmektedir. Konsantrasyon oranının dielektrik özelliklere etkilerini saptamak için 5CB nematik sıvı kristal yapıya ağırlıkça %2 ve %5 oranında Ni(II)Pc ve CdSeS/ZnS kuantum nokta katkılanmıştır. Numunelerin dielektrik ölçümleri, dielektrik spektroskopi yöntemi kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Ayrıca, dielektrik sabitinin reel (ε^') ve sanal bileşenlerinin (ε^'') tahmini için k-En Yakın Komşu, Karar Ağacı, Rastgele Orman algoritmaları kullanmış ve algoritmaların tahmin performansları karşılaştırmalı olarak incelenmiştir. Algoritmalarda girdi parametreleri frekans, voltaj ve katkı oranı; çıktı parametreleri ise, dielektrik sabitinin reel (ε^') ve sanal bileşenleri (ε^'') olarak belirlenmiştir. Elde edilen sonuçlara göre dielektrik sabitinin en iyi tahmin performansına Rastgele Orman algoritması ile ulaşılmıştır.